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申请/专利权人：河海大学
摘要：本申请公开了一种基于物联网的水泵站故障监测方法及系统，涉及数据处理、人工智能技术，包括：获取数据采集模块采集的泵站内水泵的多项运行状态参数，其中预先在监控区域范围内泵站的各水泵设置数据采集模块，以实现远方数据采集；以及，获取泵站运行的关联因素；将所采集的各项运行状态参数以及关联因素进行拼接，以获得水泵组合数据；提取所述水泵组合数据的特征信息，以及将提取的特征信息输入预先训练的TimesNet模型，以利用所述TimesNet模型输出预测结果；根据输出的预测结果，判断水泵站是否可能存在故障，以完成故障监测。本申请的方法能够实现对泵站特别是对于微型泵站的远程监测、异常预判，提高对泵站的监控管理效率。
主权项：1.一种基于物联网的水泵站故障监测方法，其特征在于，包括：获取数据采集模块采集的泵站内水泵的多项运行状态参数，其中预先在监控区域范围内泵站的各水泵设置所述数据采集模块，以实现远方数据采集；以及，获取泵站运行的关联因素，其中所述关联因素包括影响所述水泵运行的环境因素，所述环境因素是基于历史运行日志数据指示大语言模型LLM来获取的；将所采集的各项运行状态参数以及关联因素进行拼接，以获得水泵组合数据；提取所述水泵组合数据的特征信息，以及将提取的特征信息输入预先训练的TimesNet模型，以利用所述TimesNet模型输出预测结果；根据输出的预测结果，判断水泵站是否可能存在故障，以完成故障监测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种基于物联网的水泵站故障监测方法及系统
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